Examen 1 (2-7) Flashcards

1
Q

Qu’est-ce que la recherche scientifique?

A

Processus d’acquisition des connaissances
- Sortir des impressions et du jugement clinique
- Obtenir une information qui est + représentative de l’ensemble
Qui utilise diverses méthodes de recherche
Pour répondre à des questions que l’on souhaite approfondir

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Q

Quels sont les critères à respecter pour être considéré comme un fait scientifique de qualité?

A
  1. Observé empiriquement
  2. Lien recherche-théorie
  3. Obtenu grâce à des méthodes appropriées
  4. Vérifié et reproduit
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3
Q

Décrivez brièvement ce qu’est l’approche qualitative

A
  • Étude approfondie d’un petit nombre de cas
  • Ne vise pas la généralisation
  • Approche généralement phénoménologique
  • Aucun facteur exclu a priori=laisse émerger les résultats
  • Entrevues jusqu’à saturation
  • S’intéresse aux cas particuliers, aux différences
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4
Q

Décrivez brièvement ce qu’est l’approche quantitative

A
  • Grand nombre de cas
  • Recours à des concepts théoriques a priori (théories qui aide à guider les informations qu’on vient collecter, conceptualisation et opérationnalisation avant d’arriver sur le terrain)
  • Facteurs pouvant être observés, mesurés et quantifiés
  • VI et VD
  • S’intéresse aux tendances générales et à la généralisation
  • Moins de place à l’émergence de concept
  • Démarche précise dès le début, rigueur
  • Analyses statistiques de données
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5
Q

Quelles sont les 3 types de variables?

A
  1. Indépendante “x”: Celle qu’on manipule, et cette manipulation entraine des variations pour d’autres variables. Elle vise à expliquer Y
  2. Dépendante “y”: Se modifie à la suite de la manipulation de la variable indépendante. Celle que l’on cherche à expliquer.
  3. Variable contrôle/intermédiaire (tierce): Variable qui intervient dans la relation entre X et Y.
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6
Q

Quelle est l’utilité et les principes de lire et comprendre la littérature scientifique?

A
  1. Mesurer et quantifier des phénomènes sociaux
  2. Généraliser des observations/données quant à un phénomène social
  3. Analyse des données faites à l’aide de logiciel statistique/analyse statistique des données collectées
  4. Représentativité
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7
Q

Décrivez généralement le but des approches de recherche

A
  1. Qualitatif
    - Sens, expériences, perceptions
    - Couvrir l’ensemble des concepts pertinents
  2. Quantitatif
    - Mesures, associations empiriques et objectivité
    - Couvrir le + d’individu possible et souci de représentativité
  3. Approche méthodologique, dite mixte
    - Inclut volet qualitatif et volet quantitatif: Données quantitatives auprès d’un large échantillon, accompagnées d’un volet descriptif auprès d’un sous-groupe du même échantillon
    - Combine force des 2 approches
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8
Q

Quelles sont les 2 démarches de raisonnement en recherche?

A
  1. Inductif
    Du spécifique au général
    - Des faits à la théorie
    Observations empiriques spécifiques, élaboration d’énoncés généraux
    - Observation, identification de patterns récurrents, conclusions préliminaires
    Étude exploratoire et descriptive
  2. Déductif
    Du général au spécifique
    - De la théorie aux observations empiriques
    Application d’une théorie à une problématique précise
    - Formulation d’hypothèses
    - Observation pour vérifier les hypothèses
    - Acceptation ou rejet des hypothèses
    Étude explicative et prédictive/évaluative
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9
Q

Par quoi est influencé le choix du but de la recherche?

A

Le niveau de savoir et des connaissances actuelles sur le sujet

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10
Q

Décrire brièvement les 5 buts de la recherche

A
  1. Décrire: “Qui sont-ils? De quoi s’agit-il?”
    - Description d’un groupe de personne, quartier, situation
    - Dresser un portrait
    - Prévalence d’un phénomène
  2. Explorer: “Que se passe-t-il?”
    - Peu d’informations sur sujet/phénomène/population
    - Exploration des facteurs associés
    - Dégager le portrait général d’une situation
  3. Classifier: “Quels sont les profils-types? Quels sont les patterns?”
    - Catégoriser
    - Typologies
    - Nécessite de catégoriser phénomènes/personnes afin d’agir, prendre des décisions
  4. Expliquer: “Pourquoi est-ce arrivé?”
    - Déterminer causes (x) et effets (y), préciser le sens des relations
    - Expliquer lien entre x, y et z
    - S’appuie habituellement sur théorie
    - Supporter ou réfuter hypothèse/théorie
    - Élaborer théorie
    - Modélisation
  5. Prédire et évaluer: “Qu’est-ce qui est efficace?”
    - Pivot des études d’intervention
    - Causes et effets d’un programme, loi, politique, etc.
    - Est-ce que programme/intervention a atteint ses objectifs?
    - Quel programme est le + adéquat, fonctionne le mieux
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11
Q

Nommez la documentation scientifique en ordre décroissant d’importance

A
  1. Rapport de recherche (institut, gouvernement)
  2. Chapitre de livre dans un ouvrage collectif
  3. Livre/thèse de doctorat
  4. Article scientifique
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12
Q

Décrire rapport de recherche

A
  • Utile pour obtenir informations précises et descriptives
  • Souvent une étude faite à l’interne (moins objectif)
  • Évaluation des pairs moins rigoureuse, voire absente
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13
Q

Décrire chapitre de livre dans un ouvrage collectif

A
  • Utile pour avoir une revue critique de littérature scientifique sur un sujet particulier dans un champ défini
  • Études passées en revue sont celle que l’auteur juge pertinente
  • Peut s’y glisser des idées novatrices sur problématique qui n’ont pas été l’objet d’études empiriques
  • Comité de pairs, parfois
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14
Q

Décrire livre/thèse de doctorat

A
  • Utile pour avoir une étude approfondie d’un sujet - voir plusieurs facettes d’une même thématique
  • Généralement, comité de lecture - évaluation des pairs
  • Volumineux, information vaste et exhaustive
  • Information peut devenir rapidement dépassée
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15
Q

Décrire article scientifique

A
  • Utile pour avoir information sur sujet très précis qui représente état des connaissances actuelles au moment de sa publication
  • Présente des données nouvelles
  • Évaluation des pairs généralement anonyme et rigoureuse
  • Court, concis, doit respecter certaines normes de présentation
  • Sujet et population analyses souvent très pointus - limite la généralisation
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16
Q

Nommez sections d’un article scientifique

A
  1. Titre, auteurs
  2. Résumé
  3. Introduction/revue de littérature
  4. Buts de l’étude
  5. Méthodologie
  6. Résultats
  7. Discussion
  8. Conclusion
  9. Biographie
  10. Note de fin de document (ou bas de page)
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17
Q

Quelles sont les 5 phases d’une recherche quantitative?

A
  1. Phase conceptuelle
    - Élaboration d’un thème de recherche
    - Exploration des sources et recension
    - Élaboration d’un cadre de recherche
    - Définition de la problématique+justifier pertinence
    - Élaboration du but, objectifs, question de recherche
  2. Phase méthodologique
    - Choisir approche
    - Conceptualisation/opérationnalisation des concepts
    - Choisir méthode/technique de recherche (instrument de collecte)
    - Définir population à l’étude
    - Définir sorte et type d’échantillonnage
  3. Phase empirique
    - Cueillette de données
  4. Phase analytique
    - Analyse et interprétation des données
  5. Phase de diffusion
    - Publication et communication des résultats
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18
Q

Qu’est-ce qu’une question de recherche?

A
Énoncé interrogatif qui:
- Précise objectifs/concepts à l'étude
- Précise population cible/unité d'analyse
- Qui permet de connaitre l'angle et niveau de recherche
Découle de recension des écrits
- Failles à combler
- Ce qui manque
- Innover
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19
Q

Qu’est-ce qu’un concept?

A
  • Image mentale qui représente observation, idée, sentiment
  • Aide à nous référer à des termes, idées abstraites
  • Ne peut être mesuré directement
  • Définir ce que le concept veut vraiment dire/ce qu’il sous-entend
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20
Q

Qu’est-ce que la conceptualisation?

A
  • Processus par lequel nous mettons en mots une idée abstraite
  • Idée théorique transposée dans un langage opérationnel et précis
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21
Q

Qu’est-ce qu’une dimension?

A
  • Un concept peut généralement se décomposer en sous-catégories: dimension
  • Aide à avoir une meilleure idée de ce que signifie le concept, ce qu’il sous-entend
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22
Q

Qu’est-ce que l’opérationnalisation?

A
  • Démarche qui permet de rendre mesurable concepts/dimensions à l’étude, de capter réalité des phénomènes
  • Passer de l’abstrait au concret
  • Rendre mesurable à l’aide d’indicateurs (variables)
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23
Q

Quelles sont les 3 étapes pour réaliser l’opérationnalisation?

A
  1. Identification des indicateurs
  2. Création de variables ou d’indices
  3. Identification/sélection des modalités de la variable (échelle de mesure)
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24
Q

En bref, qu’est-ce qu’un concept, des dimensions et une variable?

A
  • Concept=représentation mentale d’une idée
  • Dimensions=sous-thèmes
  • Variable=observation de la dimension
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25
Q

Qu’est-ce qu’une variable nominale?

A
  • Qualitative
  • Sert à qualifier des personnes, objets, groupes
  • Établir des relations d’équivalence ou de différence (pas d’ordre établi)
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26
Q

Qu’est-ce qu’une variable dichotomique?

A

2 choix de réponse

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27
Q

Qu’est-ce qu’une variable ordinale?

A
  • Qualitative
  • Nombre assigné à catégories de réponse pour pouvoir établir ordre de grandeur
  • Permet d’établir des rapports d’équivalence ET des relations d’ordre
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28
Q

Qu’est-ce qu’une variable d’intervalle?

A
  • Quantitatif
  • Permet d’évaluer réponse de façon à ce que l’écart entre les 2 réponses ait une signification
  • Notion de distance en plus d’une notion d’ordre
  • 0 ne signifie pas l’absence de quelque chose
  • Peuvent être ordonnées
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29
Q

Qu’est-ce qu’une variable continue/de proportion/de ratio?

A
  • Quantitatif
  • 0 signifie absence de quelque chose; impossibilité de scores négatifs
  • Rapport entre 2 variables interprétable
  • Niveau le plus élevé des types de variables
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30
Q

Quels sont les 2 critères à respecter pour les variables et que veulent-ils dirent?

A
  • Exclusivité: Une personne ne peut se trouver dans 2 catégories
  • Exhaustivité: Toutes les valeurs/modalités possibles de la variable sont présentes
31
Q

Parmi les variables, lesquelles sont exhaustives, exclusives, ont une relation d’ordre et des intervalles réguliers?

A
  • Exhaustives: Toutes
  • Exclusives: Toutes
  • Relation d’ordre: Ordinale, d’intervalle, continue
  • Intervalles réguliers: d’intervalle, continue
32
Q

Quelle est l’utilité de l’analyse univariée?

A
  • N’est pas d’expliquer, pas dans l’aspect d’association entre les variables
  • Présenter et décrire les données
  • Manipulations parfois nécessaires
33
Q

Quelle est l’utilité des différents type de mesure, et quelles sont les mesures?

A
  1. Mesure de tendance centrale
    Utilité: Permettent de résumer en un seul nombre la valeur la + représentative d’une série statistique
    Type: Médiane, moyenne, mode
  2. Mesure de position
    Utilité: Renseignent sur position d’une donnée par rapport aux autres données d’une distribution ordonnée
    Mesure: Quartile, quintile, décile, centile
  3. Mesure de dispersion
    Utilité: Mesurent niveau de variation ou de dispersion des variables, par rapport à un score typique, habituellement la moyenne
    Type : Écart-type, variance, étendue
34
Q

Qu’est-ce que le mode, ses avantages et ses inconvénients?

A

Valeur ou modalité de la variable la plus fréquente dans la distribution

  • Variable, intervalle, continue, ordinale et nominale
  • Ne fait du sens que si valeur du mode se distingue réellement des autres valeurs ou modalités
  • Peut y avoir plusieurs modes
  • Avantages: Simple; facile à identifier; s’utilise avec tous les types d’échelle de mesure
  • Inconvénient: Ne prend pas en considération toute l’information disponible sur la distribution
35
Q

Qu’est-ce que la médiane, ses avantages et ses inconvénients?

A

Valeur qui divise une distribution ordonnée en 2 parties égales. On retrouve 50% des données au-dessus et 50% des données en dessous

  • Variable intervalle, continue, ordinale
  • Utile dans les cas de distribution très asymétrique
  • Bon complément à la moyenne
  • Avantage: Peu influencée par valeurs extrêmes
  • Inconvénient: Prend seulement en considération l’ordre des données/valeurs
36
Q

Qu’est-ce que la moyenne, ses avantages et ses inconvénients?

A

Somme des données divisé par leur nombre

  • Échelle intervalle, continue
  • Idéal lorsque la distribution est relativement symétrique et unimodale
  • Très influencé par valeurs extrêmes
  • Prend en considération toutes les valeurs, mais grandement influencée par les valeurs extrêmes
37
Q

Avec quelle type d’échelle peut-on utiliser le mode?

A

Toutes ! (Nominale, ordinale, d’intervalle, continue)

38
Q

Avec quelle type d’échelle peut-on utiliser la médiane?

A

Ordinale, d’intervalle, continue

39
Q

Avec quelle type d’échelle peut-on utiliser la moyenne?

A

D’intervalle, continue

40
Q

Qu’est-ce que les mesures de positions?

A

Valeurs qui partagent distribution en un certain nombre de parties égales

41
Q

Qu’est-ce que l’étendue?

A

Renseigne sur l’étalement des données

  • Différence entre valeur observée la plus élevée et la moins élevée d’une distribution
  • Plus l’étendue est grande, plus les valeurs possibles sont différentes
42
Q

Qu’est-ce que la variance?

A

Renseigne sur la variabilité/homogénéité des données

  • Mesure la distance de chaque observation par rapport à la moyenne - la concentration
  • Sensible aux valeurs extrêmes
  • Difficile à interpréter
  • Variance élevée=hétérogénéité de la distribution
  • Variance faible=homogénéité de la distribution
  • Plus la distribution est grande, plus la variance est grande
  • Valeur abstraite et donc difficile à interpréter
43
Q

Qu’est-ce que l’écart-type?

A

Renseigne sur la variabilité/homogénéité des données

  • Mesure distance de chaque observation par rapport à la moyenne
  • Sensible aux valeurs extrêmes
  • Même métrique que la variable
  • S élevé=hétérogénéité de la distribution
  • S faible=homogénéité de la distribution
44
Q

À quel type de variable s’applique les mesures de dispersion?

A

Uniquement aux variables quantitative

45
Q

Quel type de diagramme faut-il utiliser pour quel type de variable?

A
  • Circulaires : Nominale (à peu de catégories)
  • En bâtons: Ordinales
  • Histogramme: Continue
46
Q

Qu’est-ce que l’inspection des données et à quoi elle sert?

A
  • Étape cruciale de la recherche quanti

- Permet d’augmenter la puissance statistique

47
Q

Qu’est-ce que des données manquantes de façon aléatoire ou non-aléatoire?

A

Aléatoire: N’est pas attribuable aux caractéristiques du participant
Non aléatoire: Attribuable aux caractéristiques du participant

48
Q

Dans quel cas les données manquantes sont moins problématiques? Sinon, qu’est-ce qui pourrait se produire?

A

SI:
- Données manquantes de façon aléatoire et/ou moins de 5-10% des données sont manquantes=moins problématique
Sinon, peut poser des problèmes au niveau de la généralisation

49
Q

Nommez les 4 caractéristiques de la courbe normale

A
  1. A la forme d’une cloche
  2. Courbe est symétrique par rapport à la droite verticale qui passe par la moyenne
  3. Le mode, la médiane et la moyenne ont la même valeur
  4. La distribution des données suit une règle empirique
    - Env. 68,3% des observations se situent à + ou - 1 é.t. de la moyenne
    - Env. 95,4% des obs. se situent à + ou - 2 é.t. de la moyenne
    - Env. 99,7% des obs. se situent à + ou - 3 é.t. de la moyenne
50
Q

Nommez des caractéristiques de la distribution normale

A

Aire sous la courbe=1 ou 100% des répondants
Probabilité d’un évènement:
- Probable à + ou - 3 é.t. de la moyenne
- Improbable lorsque dépasse + ou - 3 é.t. de la moyenne

51
Q

Comment est une courbe symétrique? Quelle est la relation entre le mode, la médiane et la moyenne?

A
  • En forme de cloche

- Mo=Md=Moy

52
Q

Comment est une courbe asymétrique négative? Quelle est la relation entre le mode, la médiane et la moyenne?

A
  • Queue pointe vers la gauche

- Mode plus grand que médiane qui est plus grand que moyenne

53
Q

Comment est une courbe asymétrique positive? Quelle est la relation entre le mode, la médiane et la moyen

A
  • Queue pointe vers la droite

- Mode plus petit que médiane qui est plus petite que moyenne

54
Q

Comment est une courbe mésokurtique?

A

Courbe normale, en forme de cloche

55
Q

Comment est une forme leptokurtique? Comment est sa variation?

A
  • Courbe élancée
  • Haute concentration de cas qui prennent les valeurs égales ou proches de la moyenne
  • Peu de variation: distribution relativement homogène
56
Q

Comment est une forme platikurtique? Comment est sa variation?

A
  • Courbe plate
  • Les cas s’éloignent de la moyenne
  • Forte variation: distribution relativement hétérogène
57
Q

Pourquoi utilise-t-on le coefficient d’asymétrie et comment fait-on pour le calculer? Que veut dire la valeur obtenue?

A

Pour vérifier si la distribution est +/- normale
Utilise rapport entre asymétrie et erreur standard d’asymétrie
- 0 lorsque la distribution est normale
- Valeur positive: asymétrie positive
- Valeur négative: asymétrie négative
- Si coefficient d’asymétrie est plus grand que + ou - 3.29, rejet du postulat de la normalité
- Plus ce ratio est élevé, plus notre échantillon est anormalement distribué

58
Q

Pourquoi utilise-t-on le coefficient d’aplatissement et comment fait-on pour le calculer? Que veut dire la valeur obtenue?

A

Pour vérifier si la distribution est +/- normale
Utilise rapport entre aplatissement et erreur standard d’asymétrie
- 0 lorsque la distribution est normale
- Valeur positive: distribution leptokurtique
- Valeur négative: distribution platikurtique
- Si coefficient d’aplatissement est plus grand que + ou - 3.29, rejet du postulat de la normalité

59
Q

Que fait-on avec les valeurs extrêmes et la normalité?

A

Plus l’échantillon est gros, moins le fait d’avoir une distribution plus ou moins normale est grave
Dans le cas de variables quantitatives seulement
- Transformation (à privilégier): change forme de la distribution pour se rapprocher d’une courbe normale
- Éliminer les cas/valeurs extrêmes (option de dernier recours)

60
Q

Pourquoi recoder une variable, dans le cas des variable qualitative et quantitative?

A

Quali:
- Limiter nombre de catégories
- Répartition des répondants dans les diverses catégories non-adéquate (-10%)
- Mieux répondre à nos objectifs de recherche
Quanti:
- Normalité de la distribution problématique

61
Q

Quelle est l’utilité de chaque type d’analyse?

A
  1. Univariée: Décrire et présenter les données pour chaque variable
  2. Bivariée: Analyser l’effet d’une variable (X) sur une autre (Y)
  3. Multivariée: Analyser l’effet de plusieurs variables (X ; Z ; W) sur une autre (Y)
    - Permet de contrôler l’effet de variable tierce
    - Leur effet combiné sur une variable dépendante
62
Q

Quelles sont les 5 conditions nécessaires à la causalité?

A
  1. Séquence temporelle- cause doit précéder l’effet (X cause Y)
  2. Association entre X et Y; X et Y sont présents (toujours là en même temps)
  3. Relation persiste même si inclut d’autres variables (influence de variables tierces?)
  4. Les 2 concepts (cause et effet) doivent être théoriquement différent
  5. Il existe une interprétation possible de la relation
63
Q

Quels sont les 2 buts des types d’analyse statistique en lien avec l’hypothèse?

A
  1. Connaitre l’association entre 2 variables

2. Connaitre les différences de groupe pour une même variable

64
Q

Qu’est-ce qu’une hypothèse non-directionnelle et une directionnelle? Qu’est-ce que cela implique pour l’acceptation de l’hypothèse&

A

ND: Aucune mention du sens de la relation entre les 2 variables/des différences existantes
- Ne sous-entend pas une direction à la relation
- Afin d’accepter l’hypothèse de recherche, doit exister une relation significative, peu importe le sens de cette relation
D: Sens de la relation/différences existantes sont mentionnées
- Afin d’accepter hypothèse de recherche, sens de la relation doit aussi s’avérer juste (2 étapes)

65
Q

Par convention, quel type d’hypothèse faut-il vérifier?

A

Présence d’une association entre variables qui soit statistiquement significative (non-directionnelle)

66
Q

Qu’est-ce qu’une hypothèse de recherche et une hypothèse nulle?

A

H1: Présence d’une association/relation entre VI et VD
H0: Inverse de H1; Aucune association/relation entre VI et VD

67
Q

Pourquoi est-il important de toujours revenir à l’hypothèse nulle?

A

Procédures statistiques ne permettent pas d’accepter H1

  • Rejet de H0 (si relation statistiquement significative): H1 est nécessairement vrai
  • Non-rejet de H0 (s’il n’y a pas de relation): Ne veut pas forcément dire que H1 est fausse
68
Q

Qu’est-ce que l’inférence statistique?

A
  • Consiste à induire caractéristiques inconnues d’une population à partir d’un échantillon issu de cette population, généralisation
  • Basée sur analyses statistiques; méthode permettant de tirer conclusions fiables sur la population, à partir de données obtenues pour l’échantillon (une généralisation)
  • Permet de minimiser probabilités de tirer de fausses conclusions quant aux paramètres de la population
  • Puisque nous inférons données de notre population à partir d’un échantillon (aléatoire), possible que les résultats trouvés soient attribuables au hasard/erreur d’échantillonnage
69
Q

Qu’est-ce que l’erreur d’échantillonnage?

A
  • Loi des grands nombres: Plus la taille de l’échantillon est grande, plus l’erreur d’échantillonnage est petite
  • Plus grande est la variance de la population, plus grande est l’erreur d’échantillonnage
  • Calculée grâce à l’erreur-type de la moyenne=écart-type des moyennes des échantillons aléatoirement extraits de la même population
70
Q

Quel est le but des inférences statistiques?

A

Déterminer si les différences observées sont le reflet de réelles différences au sein de notre population ou résultat possible d’une erreur d’échantillonnage/hasard

71
Q

Quelles sont les 2 types d’erreur d’inférence?

A
  • Chercheur affirme qu’il existe un lien (H1; rejet de H0), mais dans la réalité il n’existe pas de lien=erreur de type 1 (alpha)
  • Chercheur affirme qu’il n’existe pas de lien (accepte H0), mais dans la réalité il existe un lien=erreur de type 1 (bêta)
72
Q

Que veut-on par rapport au seuil de signification ?

A

On veut être certain à au moins 95% que la relation observée est attribuable à la présence d’une relation réelle entre les variables à l’étude
5% de chance de se tromper en affirmant qu’il existe une relation (erreur de type1)

73
Q

Que peut-on faire par rapport aux hypothèses et au seuil de signification?

A
  • Si p plus petit ou égal à 0,05, nous pouvons rejeter H0 et conclure qu’il existe une relation significative entre VI et VD (Rejet de H0 ; H1 peut être accepté)
  • Si p plus grand que 0,05, nous ne pouvons pas conclure qu’il existe une relation réelle entre VI et VD (qui ne soit pas attribuable à une erreur d’échantillonnage) et devons conserver l’hypothèse nulle (Non-rejet de H0 ; H1 ne peut pas être acceptée)